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ai大模型应用开发
人工智能pdf机器学习面试AI
在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余，你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么？假如让你从头开始学习大模型，你知道应该遵循什么样的路线嘛？今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线，顺序千万不要搞反了！，大家可以按照这个路线进行学习。一、前置阶段数学：线性代数、高等数学自然语言处理：Word2Vec、Seq2SeqPython：Pyotch、Tensorflow二、基
- 智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局
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智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局前言在人工智能技术高速迭代的今天，模型优化领域正经历着静默的革命。当我们惊叹于DeepSeek在自然语言处理上的惊艳表现时，一个关键问题逐渐浮出水面：如何让这些"庞然大物"真正走入现实场景？知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案，正在为AI技术的普惠化开辟新路径。一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式，构建了"师生传承"的新型学习
- 深度解析DeepSeek集成智能机器人：技术革新与实战指南
量子纠缠BUG
DeepSeek部署DeepSeekAI机器人人工智能AI编程
引言：DeepSeek如何重塑智能机器人生态2025年初，DeepSeek以其创新的多模态大模型和“深度思考”能力，迅速成为AI领域的技术标杆。其核心价值在于将自然语言理解、环境感知与动态决策能力深度融合，推动智能机器人从“单一功能工具”向“家庭全能助手”的跨越式发展23。本文将从技术架构、行业应用、实战开发三个维度，全面解析DeepSeek在智能机器人领域的集成方案。一、DeepSeek技术解析
- AI创业机遇：垂直领域无限可能
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。垂直领域，即特定行业或细分市场，正在成为AI创业的热门选择。本文将深入探讨AI在垂直领域的应用，并提供实用的指南，帮助读者把握AI创业机遇。2.核心概念与联系2.1AI与垂直领域AI在垂直领域的应用，需要理解AI与垂直领域的关系。AI可以为垂直领域提供智
- Baklib知识中台构建企业智能运营核心架构
数字体验运营官
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内容概要在数字化转型的浪潮中，企业对于知识的系统化管理需求日益迫切。Baklib作为新一代的知识中台，通过构建智能运营核心架构，为企业提供了一套从知识汇聚到场景化落地的完整解决方案。其核心价值在于将分散的知识资源整合为统一的资产池，并通过四库体系（知识库、资源库、模型库、服务库）实现全链条治理，从而打破传统信息孤岛，提升知识复用效率。具体而言，Baklib知识中台以统一管理平台为中枢，结合自然语言
- Deepseek 不同版本有什么区别
百态老人
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嗯，我现在需要回答关于DeepSeek不同版本的区别的问题，我要仔细看一下我搜索到的资料，可能有些证据之间会有矛盾，需要小心处理。首先，我应该先梳理每个证据中提到的各个版本的信息，然后整理它们的发布时间、特点、优缺点以及对比情况。根据，DeepSeek的版本包括V1、V2、V2.5、R1-Lite、V3、R1系列。其中，V1在2024年1月发布，专注于自然语言处理和编码任务，但缺乏多模态支持和复杂
- DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量
CodeJourney.
数据库算法人工智能
在科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最具变革性的力量之一。DeepSeek作为人工智能领域的关键参与者，正以其独特的技术路径和创新理念，深刻影响着行业的发展格局。深入解读相关信息，能让我们更全面地认识DeepSeek在人工智能领域的重要贡献、技术优势、发展战略以及其带来的广泛影响。一、DeepSeek的技术突破与创新（一）核心技术成就DeepSeek在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等人
- Efficient Large Language Models: A Survey
UnknownBody
SurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章，针对《EfficientLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。高效的大型语言模型综述摘要1引言2模型为中心的方法3数据为中心的方法4LLM框架5结论摘要大型语言模型（LLM）在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中表现出了非凡的能力，并有可能对我们的社会产生重大影响。然而，这种能力伴随着它们所需的大量资源，突出表明迫切需要开发有效的技术来应对其
- 词向量（Word Embedding）
呵呵，不解释868
easyui前端javascript
词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理（NLP）任务的基础之一，广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。###一、词向量的基本原理####1.离散表示vs连续表示传统的自然语言处理方法通常使用离散表示（如one-hot编码）来表示单词。然而，这种方法存在以下问题：-**维度灾难**
- [自然语言处理基础]NumPy基本操作
Steve lu
自然语言处理NLP自然语言处理numpypythonconda人工智能机器学习深度学习
什么是NumPyNumPy是Python中科学计算的基本包。它是一个Python库，提供多维数组对象、各种派生对象（如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。NumPy数组在创建时具有固定大小，这与Python列表（可以动态增长）不同。更改数组的大小ndarray将创建新数组并删除
- SpringAI赋能Java开发打造智能应用
java技术小馆
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一、SpringAI是什么？为什么你需要它？想象一下，你的Java应用能够：理解自然语言自动生成代码智能分析数据提供个性化推荐这就是SpringAI带来的变革！它是Spring官方推出的AI集成框架，让你的Java应用轻松获得AI能力。传统开发vsSpringAI开发对比：能力传统开发SpringAI开发自然语言处理需要集成第三方SDK开箱即用开发效率手动实现复杂逻辑自动生成代码维护成本高低可扩展
- LLM OS 系统架构详细设计
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战系统架构
LLMOS系统架构详细设计1.背景介绍近年来，大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）取得了飞速发展，在自然语言处理、对话系统、文本生成等领域展现出卓越的性能。然而，现有的LLM系统架构仍然存在诸多局限性，例如可扩展性不足、资源利用率低下、缺乏灵活的应用开发支持等。为了充分发挥LLM的潜力，迫切需要一个高效、灵活、易用的LLM操作系统（OperatingSystem,OS）。本
- 如何在MacOS 10.15上安装Docker Desktop
cmoaciopm
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前文提到MacOS10.15上无法通过Homebrew安装最新版本的docker，自然想到了去安装更早版本的docker。在MacOS上安装DockerDesktop比安装DockerEngine要更方便一些，具体原因可以自己搜索。通过DockerDesktop的Releasenotes得知最后一个支持MacOS10.15的版本是4.15.0（因为4.16.0版本的介绍里提到“MinimumOSv
- 语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
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一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。通过向量距离（如余弦相似度）衡量语义的相似性，支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s：基于统计的浅层模型，如TF-IDF（直接表征词的重要性）、LSA（通过矩阵分解降维
- python 正则表达式
李昊哲小课
大数据人工智能pythonpython正则表达式数据分析人工智能大数据
#coding:utf-8importre常用函数代码3-1使用match函数匹配文本match函数，从字符串起始位置匹配正则表达式，返回Match对象（匹配失败返回None）。text1='自然语言处理是研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。'print('匹配的结果是：',re.match(r'自然语言处理
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
AGI大模型与大数据研究院
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- 什么是预训练语言模型下游任务？
衣衣困
语言模型人工智能自然语言处理
问题：Word2Vec模型是预训练模型吗？由于训练的特性，word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务？在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
- DeepSeek：大模型领域的创新力量
Kurbaneli
服务器
在人工智能大模型蓬勃发展的时代，DeepSeek以其独特的技术优势和广泛的应用潜力，迅速在市场中崭露头角。自年初发布以来，DeepSeek引发了行业内外的高度关注，对众多领域的发展产生了深远影响。一、技术优势剖析DeepSeek在技术层面展现出了诸多亮点。其核心的语言模型架构经过精心设计与优化，能够高效处理海量文本数据，实现精准的语义理解和生成。在自然语言处理任务中，无论是基础的文本翻译、问答系统
- 大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。其中，推理（Inference）过程是大语言模型的核心环节之一。然而，随着模型规模的不断扩大，推理过程中的计算复杂度和延时也逐渐成为制约模型应用的重要因素。因此，如何实现大语言模型推理工程的推理加速，成为研究者和工程师迫切需要解决的问题。2.核心概念与联系在本文中，我们将深入
- 微调（Fine-tuning）
路野yue
人工智能深度学习
微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。它的核心思想是：在预训练模型的基础上，通过少量任务相关的数据进一步训练模型，使其更好地适应目标任务。1.微调的核心思想预训练模型：像BERT、GPT这样的模型，已经在大量通用文本数据上进行了预训练，学习到了丰富的语言知识（如语法、语义、上下文关系等
- 网络安全的八大机制
黑客-秋凌
web安全安全
文章目录第一章网络安全概述与环境配置第二章网络安全协议基础第四章网络扫描与网络监听第五章网络入侵第六章网络后门与网络隐身第八章操作系统安全基础第九章密码学与信息加密第十章防火墙与入侵检测第十一章IP安全和WEB安全第一章网络安全概述与环境配置1.狭义上，也就是通常说的信息安全，只是从自然科学的角度介绍信息安全。广义上，信息安全涉及多方面的理论和应用知识，除了数学、通信、计算机等自然科学外，还涉及法
- 机场网络安全安全运营体系
黑客Jack
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点击文末小卡片，免费获取网络安全全套资料，资料在手，涨薪更快随之经济发展的逐步推进，老百姓衣食住行水准明显提升，乘座飞机场交通出行的总数逐渐渐长，飞机场人口总数的提高对安全性要求也慢慢提升。与人流量、飞机场基本建设的不断持续增长相符合，飞机场对高经营管理效益、高安全保卫要求日渐提升。另外，国际上连续不断的不法主题活动也促使群众针对公共性自然环境的安全保卫需求不断提高。飞机场做为人流量集中场所和货运
- 大模型应用开发简易指南：Git教程助力亲自动手微调大型模型
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LLM正逐步成为信息世界的新革命力量，其通过强大的自然语言理解、自然语言生成能力，为开发者提供了新的、更强大的应用开发选择。随着国内外井喷式的LLMAPI服务开放，如何基于LLMAPI快速、便捷地开发具备更强能力、集成LLM的应用，开始成为开发者的一项重要技能。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！目前，关于LLM的介绍以及零散的LLM开发技能课程已有不少，但质量参差不齐，且没有很好
- 《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》
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在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断，从自动驾驶到自然语言处理，AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks，作为一款强大的大数据开发治理平台，在
- 【AI】手把手教你用Dify+Agent搭建数据查询AI应用，实现自然语言流畅的和AI对话，无感切换数据源！大模型|LLM|Agent
厦门德仔
AI人工智能服务器运维
手把手教你用Dify+Agent搭建数据查询AI应用，实现自然语言流畅的和AI对话，无感切换数据源！大模型|LLM|Agent一、为何选择Agent？二、工具三、需求：基于Agent构建的聊天式数据查询应用四、Agent主要内容提示词：上下文工具五、效果测试一、为何选择Agent？Agent最大的优势:可以使用聊天的方式获取信息，大幅增加了灵活度，进行多维度的提问，结合提示词、上下文、工具执行所需
- < HarmonyOS TechTalk 36 > HarmonyOS场景解决方案介绍
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第36课。本课程主要介绍HarmonyOS场景解决方案，提供基于StateStore的状态与UI解耦方案、基于DialogHub的ArkUl弹窗方案和基于混淆助手插件的混淆白名单配置方案，助力开发者高效开发，提升代码质量和用户体验。标签高级课程HarmonyOSStateStoreUI解耦方案ArkUl弹窗混淆助手插件观看课程点击链接，立马观
- .NET 9 优化，抢先体验 C# 13 新特性
小码编匠
.NET.netc#开发语言
目录前言新特性Params集合锁对象索引器改进部分属性方法组自然类型ref和unsafe在async方法和迭代器中的使用总结下载地址最后前言微软即将在2024年11月12日发布.NET9的最终版本，而08月09日发布的.NET9Preview7是最终发布前的最后一个预览版。这个版本将与.NETConf2024一同亮相，并已与VisualStudio202217.12预览版1一同发布，可以直接通过V
- 医院信息科医疗语言大模型开发的风险洞察与避坑策略
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发健康医疗人工智能互联网医院python开源
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医疗AI技术已成为推动医疗行业变革的核心力量。其中，医疗语言大模型作为自然语言处理技术在医疗领域的深度应用，正逐渐改变着医疗服务的模式与效率。从辅助医生进行疾病诊断、提供临床决策支持，到助力医学文献分析、药物研发等，医疗语言大模型展现出了巨大的应用潜力。例如，在疾病诊断环节，大语言模型可以通过对患者症状、病史等文本信息的分析，快速给出可能的疾
- Deepseek 使用指南与提问优化策略
西瓜拍两瓣
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序言随着人工智能技术的迅猛发展，语义搜索已成为提升信息检索效率和用户体验的核心工具。DeepSeek作为一款先进的语义搜索引擎，通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够深入理解用户查询的语义意图，提供高度精准的搜索结果。本文将详细介绍DeepSeek的核心功能、集成方法，并深入探讨如何通过优化提问策略，最大化利用DeepSeek的语义搜索能力，从而提升信息检索的效率和准确性。访问DeepSe
- 按键精灵调用python文件_Python&按键精灵自动化
weixin_39616367
按键精灵调用python文件
最近在项目中需要进行软件的自动化操作。本博文以两种方式介绍如何自动化打开软件（Windows下），对其进行最大化最小化关闭等操作。Python操作：第一次接触自动化。相对比较熟悉Python自然是希望通过Python来操作软件。一般来说，通过程序来操作软件需要获得该软件的句柄，然后通过该句柄给软件发消息来操作该软件。Python中你需要安装Pywin32模块，该模块提供了访问WindowsAPI的
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2)：在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）
闲时研究下下！ 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！
实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括：
action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养，决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由
事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP；
SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间；
SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜：
一、不取毫秒：
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明，
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam）
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现：
在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作：
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。
菜单：
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果：
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤：
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下：
（1）执行vim /etc/profile
（2）在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料：
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下：
1、一个词的索引由=分割的三部分组成： 第一部分是词 第二部分是这个词在多少
